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Enregistrement W4318829163 · doi:10.1016/j.cliser.2023.100356

Climate change impacts the state of winter roads connecting indigenous communities: Case study of Sakha (Yakutia) Republic

2023· article· en· W4318829163 sur OpenAlexfundno aff
Kyunney Kirillina, Nikita Tananaev, Antonina Savvinova, V. A. Lobanov, Alla Fedorova, Aleksei Borisov

Notice bibliographique

RevueClimate Services · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science FoundationGovernment of Alberta Ministry of Transportation
Mots-clésClimate changeIndigenousGeographyArcticGlobal warmingThe arcticClimatologyPhysical geographyEnvironmental scienceEcologyOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Winter roads, or zimnik, serve as major connections between communities across the global Arctic, including Sakha (Yakutia) Republic. Although accessible to general public, winter roads in remote regions are primarily used by indigenous communities. Sustainability of winter roads is reduced by climate change effects, via shorter and milder winters, extended shoulder seasons, delayed freeze up and advanced ice break up on rivers used as ice roads. We review the observed and projected change in mean monthly air temperatures, MMAT, °C, during cold season in six localities of the Sakha (Yakutia) Republic, important residence areas of the indigenous peoples of the North. In observed MMAT records, only North-Western Yakutia hasn’t experienced significant warming. In other localities, a significant step-shift change is observed in months from March to June, and at several stations, also in October and November. Under future climate, assessed with a regional ensemble of global climate models, projected change is expected in core winter months, November to February. In the near future, 2021–2050 period, increase in MMAT is expected mostly in December and January, with only minor increase in shoulder seasons, except in southern Yakutia. In the far future, 2071–2100, only under optimistic SSP 1–2.6 scenario the MMAT change is contained within +3.5 °C, and even in this case, April MMAT increases above −2°C at stations in southern Yakutia. Under SSP 5–8.5 scenario, highest MMAT increase, up to over +12 °C, is projected in the Yakutian Arctic from December to February. In southern Yakutia, both October and April MMAT around or above 0 °C are projected. Winter Road Sustainability Index is assessed based on observed and projected climate. Over northern Yakutia, higher MMAT in core winter months suggest reduced ice thickness on rivers, but overall climate severity allows sustainable winter road operations throughout the season even under high emission scenarios. In the near future, only winter road operations around Tyanya, in the Evenki residence area, become moderately affected under most SSP scenarios. In the far future, winter road operations around Tyanya, Ust-Maya and Neryungri, also Evenki residence area, become highly vulnerable under most scenarios. Practical implications include institutional response, transport system adaptation, adjustment of road maintenance protocols, and reconsidering local production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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